论文研究 基于数据挖掘的慢性传染病患者分组研究
目的:根据客户关系管理的RFM模型理论,采用数据挖掘技术对慢性传染病患者进行分组,探讨客户细分对不同特征患者管理的影响。 方法:2016年1月至2016年7月,从医院管理信息系统(HIS)提取了170246例门诊数据,清理后形成了43448例数据。 采用K-Means聚类算法对慢性传染病患者进行分类,然后使用C5.0决策树算法对慢性传染病患者的情况进行预测。 结果:男性患者占58.7%,居住在上海的患者占85.6%。 患者的平均年龄为45.88岁,高发年龄为25至65岁。 将患者分为三类:1)群体1 —重要患者(4786人,占11.72%,R = 2.89,F = 11.72,M = 84,3
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